具体描述
《电工电子技术基础》共13章，内容包括：电路的基本概念和基本定律，电路的分析方法，一阶电路的过渡过程——暂态分析，正弦稳态电路，三相电路，变压器与电动机，继电接触器控制电路，二极管、晶体管和场效应晶体管，分立元件组成的基本放大电路，集成运算放大器，直流稳压电源，门电路与组合逻辑电路，触发器与时序逻辑电路。《电工电子技术基础》突出基础，强调方法，注重对知识的梳理。每章都有小结和知识点，以方便读者学习。全书采用授课式语言进行讲述，十分便于自学。《电工电子技术基础》可作为普通高等院校工科非电类专业的教材，也可作为职工大学、夜大以及大专院校有关专业的教材，并可供相关工程技术人员参考。
《光影的交织：数字图像处理的奥秘》 引言 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的视觉信息所包围。从社交媒体上精心修饰的照片，到医疗影像中细致入微的病灶，再到电影特效中天马行空的想象，数字图像无处不在，深刻地影响着我们的生活、工作乃至认知方式。然而，这些看似平淡无奇的像素点，背后却蕴含着一套精妙的科学原理和算法。本书将带您踏上一段探索数字图像处理奥秘的旅程，揭示隐藏在光影交织之下的科学魅力。 第一章：数字图像的诞生与表现 本章将深入探讨数字图像的本质。我们将从人类视觉系统的基本原理出发，理解光线如何被捕捉并转化为电信号，进而阐述模拟信号与数字信号的根本区别。然后，我们将详细介绍数字图像的两种基本表示方式：位图（Raster Image）和矢量图（Vector Image）。 像素的海洋：位图的构建 像素（Pixel）的定义与属性： 深入解析像素作为数字图像最基本单元的概念，以及它所包含的颜色信息（如RGB、CMYK、灰度值）和空间位置信息。 分辨率（Resolution）的意义： 探讨分辨率对图像细节、文件大小以及打印质量的影响，区分屏幕分辨率与打印分辨率。 颜色深度（Color Depth）的奥秘： 解释不同颜色深度（如1位、8位、24位、32位）如何决定图像所能表现的色彩丰富程度，以及它与文件大小的权衡。 图像文件格式的比较： 详细介绍JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF等主流图像格式的特点、适用场景、有损与无损压缩机制的差异，帮助读者理解不同格式在存储、传输和显示上的优劣。 数学的诗篇：矢量图的几何 基于数学描述的图像： 阐述矢量图如何利用数学公式（如曲线、直线、形状）来定义图像，而非像素网格。 缩放的自由： 强调矢量图在任意放大或缩小而不失真的独特优势，以及其在标志设计、插画等领域的广泛应用。 常见矢量图软件与格式： 简要介绍Adobe Illustrator、CorelDRAW等软件，以及SVG、AI、EPS等格式。 第二章：图像的“眼睛”：图像增强与复原 在本章中，我们将学习如何“修理”和“美化”数字图像，让它们在视觉上更加清晰、自然或富有表现力。这部分内容将聚焦于在不引入新的图像信息的前提下，改善图像的视觉质量。 点亮黑暗：亮度与对比度调整 直方图（Histogram）的解读： 学习如何通过分析图像的直方图来理解图像的亮度分布，识别过曝、欠曝或对比度不足的问题。 对比度拉伸（Contrast Stretching）： 掌握将图像的灰度范围进行扩展的技术，以增强图像的细节表现。 亮度调整（Brightness Adjustment）： 学习如何整体或局部地改变图像的亮度，以达到理想的视觉效果。 Gamma校正（Gamma Correction）： 深入理解Gamma值在图像亮度与人眼感知之间的非线性关系，并学习如何利用它来修正图像的显示效果。 消除瑕疵：噪声的对抗与色彩的校正 噪声的来源与类型： 识别图像中常见的噪声类型，如高斯噪声、椒盐噪声等，并理解它们产生的物理原因。 平滑滤波（Smoothing Filters）： 学习使用均值滤波、高斯滤波等方法来抑制图像中的随机噪声，但要注意其可能带来的模糊效应。 中值滤波（Median Filter）： 掌握中值滤波在去除椒盐噪声方面的有效性，以及它如何保持图像边缘的锐度。 锐化滤波（Sharpening Filters）： 学习拉普拉斯滤波、Sobel算子等边缘检测和增强技术，以突出图像的细节和轮廓。 色彩平衡（Color Balance）与白平衡（White Balance）： 探讨不同光源对图像色彩的影响，学习如何校正偏色，使图像色彩更加真实或符合艺术表现需求。 直方图均衡化（Histogram Equalization）： 学习如何自动调整图像的灰度分布，以达到最佳的对比度，特别适用于对比度较低的图像。 时光的回溯：图像复原技术 模糊的诊断与治疗： 学习如何对运动模糊、失焦模糊等进行建模，并利用逆滤波、维纳滤波等复原算法来尝试恢复清晰图像。 修复岁月痕迹： 介绍一些简单的去划痕、去污点的方法，为数字化老照片的修复提供基础。 第三章：图像的“大脑”：特征提取与识别 本章将进入数字图像处理更深层次的应用领域，探讨如何让计算机“理解”图像的内容。我们将聚焦于从图像中提取有意义的信息，并利用这些信息进行分类、识别和检索。 边缘的诉说：轮廓与边界的勾勒 边缘检测算子： 深入研究Sobel、Prewitt、Canny等经典边缘检测算法的原理，理解它们如何通过计算图像的灰度变化率来定位边缘。 Canny边缘检测算法的详细解析： 分步理解Canny算法的四个关键步骤：高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理，以及为何它是目前最优秀的边缘检测算法之一。 角点检测： 介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等方法，理解角点作为图像显著特征在图像匹配、目标跟踪中的重要作用。 形状的语言：形态学操作的魔力 结构元素（Structuring Element）： 引入结构元素的概念，它是形态学操作的核心，理解其形状和大小对结果的影响。 腐蚀（Erosion）与膨胀（Dilation）： 学习腐蚀操作如何移除图像中的小物体，细化物体边界；学习膨胀操作如何填充物体空隙，连接断裂的区域。 开运算（Opening）与闭运算（Closing）： 理解开运算（先腐蚀后膨胀）在去除噪声、分离物体中的应用；理解闭运算（先膨胀后腐蚀）在填补物体空洞、连接邻近物体中的作用。 形态学梯度（Morphological Gradient）： 探讨形态学梯度如何计算物体边界的局部变化，以及它在提取物体轮廓上的优势。 区域的划分：图像分割的艺术 区域生长法（Region Growing）： 学习如何根据像素的相似性，从种子点开始逐步扩展形成区域，理解其对纹理和色彩连续性的要求。 阈值分割法（Thresholding）： 掌握全局阈值和自适应阈值分割的原理，以及Otsu方法在自动确定最佳阈值方面的应用。 Watershed变换（分水岭变换）： 探索分水岭变换如何将图像视为地形图，通过寻找“盆地”来分割前景和背景，理解其在分割重叠物体方面的潜力。 图割（Graph Cut）算法的简介： 简要介绍将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，理解其在实现更精细分割方面的能力。 识别的密码：模式识别与图像检索 模板匹配（Template Matching）： 学习如何在一个大的图像中搜索与已知模板图像相似的区域，理解其在目标定位中的应用。 特征描述符（Feature Descriptors）： 介绍SIFT、SURF、ORB等局部特征描述符，理解它们如何提取图像的关键点及其周围的纹理信息，用于图像匹配和识别。 机器学习在图像识别中的应用： 简要介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等传统分类器在图像分类中的作用，以及卷积神经网络（CNN）在现代深度学习图像识别中取得的突破性进展。 内容检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）： 探讨如何利用图像的视觉内容（如颜色、纹理、形状）来进行图像检索，而非传统的基于文本的元数据检索。 第四章：图像的“魔法”：变换与压缩 本章将深入探讨能够改变图像空间或频率域表示的变换技术，以及如何在不显著影响视觉质量的前提下，减小图像数据量，实现高效存储和传输。 傅里叶的启示：频率域的视角 离散傅里叶变换（DFT）与二维DFT： 详细阐述傅里叶变换如何将图像从空间域转换到频率域，理解低频成分代表平滑信息，高频成分代表细节和边缘。 频域滤波： 学习如何通过修改频率域的能量分布来实现图像增强或去噪，如低通滤波、高通滤波、带通滤波。 傅里叶变换在图像压缩中的作用： 简要介绍傅里叶变换如何为后续的压缩算法提供基础。 小波的精妙：多分辨率分析 小波变换（Wavelet Transform）的原理： 介绍小波变换相比于傅里叶变换的优势，它能够同时在时间和频率上进行局部化分析，获得多分辨率表示。 图像的稀疏表示： 理解小波变换如何能够将图像的大部分能量集中在少数几个小波系数上，实现稀疏表示。 小波在图像压缩中的应用： 深入解析JPEG2000标准如何利用小波变换实现高效的无损和有损图像压缩。 数据瘦身：图像压缩技术的精髓 有损压缩（Lossy Compression）： 详细解释JPEG标准如何利用离散余弦变换（DCT）、量化和熵编码来实现高压缩比，以及量化误差对图像质量的影响。 无损压缩（Lossless Compression）： 介绍LZW、RLE等无损压缩算法，以及它们如何通过数据冗余消除来实现压缩，保证图像信息不丢失。 比特率（Bitrate）与视觉质量的权衡： 探讨在实际应用中，如何在文件大小和图像质量之间找到最佳平衡点。 第五章：图像的未来：新兴技术与应用展望 在本章的最后，我们将放眼未来，探讨数字图像处理领域正在蓬勃发展的新兴技术，以及这些技术将如何改变我们的生活和工作。 从二维到三维：立体视觉与深度感知 立体视觉（Stereo Vision）的基本原理： 介绍利用两幅或多幅图像来重建三维场景的技术，如视差计算。 深度相机（Depth Camera）与点云（Point Cloud）： 探讨结构光、ToF等深度相机如何直接获取场景的深度信息，并生成三维点云数据。 三维重建与建模： 展望三维重建技术在虚拟现实、增强现实、工业制造、文物保护等领域的巨大潜力。 智能的触角：深度学习驱动的图像处理 卷积神经网络（CNN）的革新： 深入解析CNN的结构（卷积层、池化层、全连接层）及其在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得的革命性成功。 生成对抗网络（GAN）的创造力： 探索GAN如何能够生成逼真的图像，实现风格迁移、图像超分辨率、图像修复等前沿应用。 迁移学习与预训练模型： 介绍如何利用预训练模型来加速和优化新的图像处理任务。 超越视觉：多模态信息融合 图像与文本的结合： 探讨图像描述（Image Captioning）、视觉问答（Visual Question Answering）等技术，让计算机不仅“看懂”图像，还能对其进行描述和推理。 传感器数据的融合： 展望将图像信息与其他传感器数据（如音频、雷达、激光雷达）相结合，构建更全面、更智能的环境感知系统。 伦理与挑战：图像技术的未来思考 深度伪造（Deepfake）的挑战： 讨论深度伪造技术带来的伦理和社会问题，以及如何进行识别和防御。 隐私保护： 探讨在图像处理过程中如何保护个人隐私。 可解释性AI： 强调对AI模型决策过程的理解和透明度的重要性。 结语 《光影的交织：数字图像处理的奥秘》并非仅仅是一本技术手册，它是一扇通往数字世界幕后的窗口。通过这本书，您将不再仅仅是图像的被动接受者，而是能够理解其生成、处理和应用背后的科学逻辑，甚至具备运用这些工具去创造和改造视觉世界的能力。从基础的像素操作到前沿的人工智能应用，数字图像处理的领域广阔而迷人，期待您在这段探索之旅中，发现属于自己的“光影之美”。
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第1章 电路的基本概念和基本定律 1.1 电路的基本概念 1.1.1 电路的组成与模型 1.1.2 电流、电压及其参考方向 1.1.3 电位 1.2 电路的工作状态及最大功率传输 1.2.1 额定值与实际值 1.2.2 电路的工作状态 1.2.3 最大功率传输 1.3 电路的基本元件 1.3.1 无源元件 1.3.2 独立电源（元件） 1.3.3 受控源 1.4 基尔霍夫定律及其应用 1.4.1 基尔霍夫电流定律（KCL） 1.4.2 基尔霍夫电压定律（KVL） 1.4.3 基尔霍夫定律的基本应用 习题第2章 电路的分析方法 2.1 支路电流法 2.2 结点电压法 2.3 电阻的串、并联分析 2.3.1 等效变换的概念 2.3.2 电阻的串、并联 2.4 电源的两种模型及其等效变换 2.4.1 电压源模型 2.4.2 电流源模型 2.4.3 电源两种模型之间的等效变换 2.5 叠加定理 2.6 戴维宁定理与诺顿定理 2.6.1 戴维宁定理 2.6.2 诺顿定理 习题第3章 一阶电路的过渡过程——暂态分析 3.1 换路定则及其应用 3.1.1 换路定则 3.1.2 换路定则的应用——初始值的确定 3.2 RC电路的暂态响应 3.2.1 RC电路的零输入响应 3.2.2 RC电路的零状态响应 3.2.3 RC电路的全响应 3.3 一阶RL电路的暂态响应 3.4 一阶线性电路暂态分析的三要素法 习题第4章 正弦稳态电路 4.1 正弦交流电的基本概念 4.1.1 复数 4.1.2 正弦量的三要素 4.1.3 正弦量的相量表示 4.2 单一元件的交流电路 4.2.1 电阻元件的交流电路 4.2.2 电感元件的交流电路 4.2.3 电容元件的交流电路 4.3 正弦稳态电路分析 4.3.1 阻抗 4.3.2 相量形式的基尔霍夫定律 4.3.3 二组关系式的类比 4.4 功率与功率因数的提高 4.4.1 功率 4.4.2 功率的测量 4.4.3 功率因数的提高 4.5 谐振电路 4.5.1 串联谐振 4.5.2 并联谐振 习题第5章 三相电路 5.1 三相电压 5.2 负载星形连接的三相电路 5.3 负载三角形连接的三相电路 5.4 三相功率 习题第6章 变压器与电动机 6.1 磁路的分析方法 6.2 变压器 6.2.1 变压器的工作原理 6.2.2 变压器的运行特性 6.2.3 特殊变压器 6.3 三相异步电动机 6.3.1 三相异步电动机的构造 6.3.2 三相异步电动机的工作原理 6.3.3 三相异步电动机的机械特性 6.3.4 三相异步电动机的运行特性 6.3.5 三相异步电动机的使用 习题第7章 继电接触器控制电路 7.1 常用低压电器 7.1.1 闸刀开关、转换开关和熔断器 7.1.2 自动开关 7.1.3 交流接触器 7.1.4 热继电器和时间继电器 7.1.5 按钮和行程开关 7.2 电气系统的基本控制环节 7.2.1 点动和长动控制 7.2.2 电动机的正反转控制 7.2.3 时间控制 7.3 应用举例 7.3.1 笼型电动机能耗制动的控制线路 7.3.2 加热炉自动上料控制线路 习题第8章 二极管、晶体管和场效应晶体管 8.1 半导体的导电特性 8.1.1 本征半导体 8.1.2 N型半导体和P型半导体 8.2 PN结及其单向导电性 8.3 二极管 8.3.1 基本结构 8.3.2 伏安特性 8.3.3 理想伏安特性 8.3.4 主要参数 8.4 稳压二极管 8.5 晶体管 8.5.1 基本结构 8.5.2 晶体管的工作原理 8.5.3 特性曲线 8.5.4 主要参数 8.6 光电器件 8.6.1 发光二极管 8.6.2 光电二极管 8.6.3 光电晶体管 8.7 场效应晶体管 8.7.1 增强型绝缘栅场效应晶体管 8.7.2 耗尽型绝缘栅场效应晶体管 8.7.3 场效应晶体管的特性曲线与主要参数 习题第9章 分立元件组成的基本放大电路 9.1 共发射极放大电路 9.1.1 基本放大电路的组成 9.1.2 放大电路的静态分析 9.1.3 放大电路的动态分析 9.1.4 射极偏置电路 9.2 共集电极放大电路 9.2.1 共集电极放大电路的基本组成 9.2.2 共集电极放大电路的工作原理 9.2.3 射极输出器的主要特点 9.3 场效应晶体管放大电路 9.3.1 静态分析 9.3.2 动态分析 9.4 多级放大电路 习题第10章 集成运算放大器 10.1 集成运算放大器概述 10.1.1 集成运算放大器的基本组成 10.1.2 差分放大电路 10.1.3 运算放大器的特点分析 10.2 集成运放中的负反馈 10.2.1 反馈的基本概念 10.2.2 负反馈的类型 10.2.3 负反馈对放大电路性能的影响 10.3 运算放大器的应用 10.3.1 比例运算电路 10.3.2 加、减运算电路 10.3.3 积分、微分运算电路 10.3.4 电压比较器 10.4 正弦波振荡电路 10.4.1 E弦波振荡电路的基本原理 10.4.2 RCE弦波振荡电路 10.4.3 LCE弦波振荡电路 10.5 集成运算放大器的选择和使用 10.5.1 选用元器件 10.5.2 消振 10.5.3 调零 10.5.4 保护 习题第ll章 直流稳压电源 11.1 单相桥式整流电路 11.2 电容滤波器 11.3 串联型稳压电路 11.3.1 串联型稳压电路的工作原理 11.3.2 集成稳压芯片的应用 习题第12章 门电路与组合逻辑电路 12.1 脉冲信号 12.2 逻辑代数与逻辑函数 12.2.1 逻辑代数的基本运算 12.2.2 逻辑函数的表示方法 12.2.3 逻辑表达式的化简 12.2.4 逻辑表达式的变换 12.3 逻辑门电路 12.3.1 分立元件的门电路 12.3.2 集成逻辑门电路 12.4 组合逻辑电路的分析与设计 12.4.1 组合逻辑电路的分析 12.4.2 组合逻辑电路的设计 12.5 常用的组合逻辑模块 12.5.1 全加器 12.5.2 编码器 12.5.3 译码器和数字显示 习题第13章 触发器与时序逻辑电路 13.1 双稳态触发器 13.1.1 RS触发器 13.1.2 JK触发器 13.1.3 维持阻塞型D触发器 13.2 寄存器 13.2.1 数码寄存器 13.2.2 移位寄存器 13.3 计数器 13.3.1 二进制计数器 13.3.2 十进制计数器 13.3.3 任意进制计数器 13.4 555定时器及其应用 13.4.1 555定时器 13.4.2 由555定时器组成的单稳态触发器 13.4.3 用555定时器组成的多谐振荡器 习题附录 附录1 半导体分立器件型号命名方法 附录2 常用半导体分立器件的参数 附录3 半导体集成器件型号命名方法 附录4 常用半导体集成电路的参数和符号 附录5 电阻器标称阻值系列 附录6 常见术语中英文对照 附录7 各章部分习题答案参考文献
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